Langgraph React Function Calling - Analytics Vidhya

Langgraph React Function Pattern-Corak: Rangka Kerja Berkuatkuasa untuk Model Bahasa Interaktif

Rangka kerja ini dengan lancar mengintegrasikan pelbagai alat -enjin, kalkulator, API -dengan model bahasa yang canggih, mewujudkan sistem yang lebih dinamik dan responsif. Membina atas kaedah Pemulihan (React), ia membolehkan model bukan sahaja untuk membuat alasan melalui pertanyaan tetapi juga untuk mengambil tindakan secara proaktif, seperti mengakses alat luaran untuk data atau pengiraan.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Menguasai Pendekatan React: Memahami dan menerangkan prinsip teras penalaran (React) dan peranannya dalam meningkatkan keupayaan model bahasa.
• Kepakaran Integrasi Alat: Dapatkan kemahiran praktikal dalam mengintegrasikan alat luaran (API, kalkulator, dan lain -lain) ke dalam model bahasa, membolehkan tindak balas dinamik kepada permintaan pengguna.
• Reka bentuk aliran kerja berasaskan graf: Belajar untuk merekabentuk dan menguruskan aliran kerja berasaskan graf yang secara efisien mengarahkan interaksi pengguna antara penggunaan dan penggunaan alat.
• Pembangunan Alat Custom: Membangun dan menggabungkan alat tersuai untuk mengembangkan fungsi model bahasa, menyediakan penyelesaian yang disesuaikan untuk keperluan pengguna tertentu.
• Penilaian Pengalaman Pengguna: Menilai kesan corak fungsi panggilan Langgraph pada pengalaman pengguna, memberi tumpuan kepada bagaimana data masa nyata dan penalaran pintar meningkatkan penglibatan dan kepuasan.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan:

• Objektif pembelajaran
• Memahami React Reacts
• Struktur Penggunaan Alat
• Melaksanakan corak fungsi panggilan Langgraph
  • Persediaan Persekitaran
  • Menentukan alat
  • Menghubungkan Alat ke LLM
  • Menentukan penimbang
  • Pelaksanaan nod
  • Membina aliran kerja grafik
  • Penggunaan aliran kerja
• Membuat alat harga saham tersuai
  • Langkah 1: Memasang yfinance
  • Langkah 2: Mengimport perpustakaan
  • Langkah 3: Menguji alat tersuai
  • Langkah 4: Mengemas kini fungsi penimbang
  • Langkah 5: Mengubah senarai alat
• Melaksanakan aliran kerja berasaskan graf untuk pertanyaan aritmetik dan stok
  • Langkah 1: Menentukan keadaan graf
  • Langkah 2: Membuat Graf Negeri
  • Langkah 3: Menambah tepi graf
  • Langkah 4: Menggambarkan graf
  • Langkah 5: Melaksanakan pertanyaan
• Kesimpulan
  • Takeaways utama
• Soalan yang sering ditanya

Memahami React React:

Prompt react tradisional untuk pembantu menetapkan rangka kerja ini:

• Pembantu Keupayaan: Pembantu ditakrifkan sebagai model bahasa yang kuat dan mudah disesuaikan yang mampu melakukan tugas yang pelbagai, termasuk menghasilkan teks seperti manusia, terlibat dalam perbincangan, dan memberikan pandangan dari data teks yang luas.
• Akses Alat: Pembantu diberikan akses kepada pelbagai alat:
  • Carian Wikipedia: Untuk mendapatkan data dari Wikipedia.
  • Carian Web: Untuk carian dalam talian umum.
  • Kalkulator: Untuk operasi aritmetik.
  • API Cuaca: Untuk mengakses maklumat cuaca. Alat ini memanjangkan keupayaan pembantu di luar penjanaan teks untuk memasukkan pengambilan data masa nyata dan penyelesaian masalah.

Struktur Penggunaan Alat:

Corak React menggunakan format berstruktur untuk interaksi alat:

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: [tool name]<br> Action Input: [input to the tool]<br> Observation: [result from the tool]</code>

Sebagai contoh, untuk pertanyaan "Apa cuaca di London?", Proses pemikiran pembantu mungkin:

 <code>Thought: Do I need to use a tool? Yes<br> Action: weather_api<br> Action Input: London<br> Observation: 15°C, cloudy</code>

Jawapan terakhir akan menjadi:

 <code>Final Answer: The weather in London is 15°C and cloudy.</code>

(Bahagian yang selebihnya yang memperincikan pelaksanaan, tambahan alat adat, dan aliran kerja berasaskan graf akan mengikuti struktur yang serupa dengan penggantian dan pemeluwapan, mengekalkan makna asal dan penempatan imej.)

Kesimpulan:

Langgraph React Function Corak fungsi menawarkan rangka kerja yang mantap untuk mengintegrasikan alat dengan model bahasa, dengan ketara meningkatkan interaktiviti dan respons mereka. Gabungan penalaran dan tindakan membolehkan pemprosesan pertanyaan pintar dan pelaksanaan tindakan seperti pengambilan data dan pengiraan data masa nyata. Pendekatan berstruktur ini membolehkan penggunaan alat yang cekap, yang membolehkan pembantu mengendalikan pelbagai pertanyaan kompleks. Hasilnya adalah pembantu pintar yang lebih kuat dan serba boleh.

(Bahagian utama dan Soalan Lazim juga juga akan dipulihkan dan dipeluwap.)

Ingatlah untuk menggantikan ruang letak yang bertengkar dengan coretan kod sebenar dan imej dari input asal. URL imej harus tetap tidak berubah.

Atas ialah kandungan terperinci Langgraph React Function Calling - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!